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Enregistrement W3107476337 · doi:10.1093/schbul/sbaa169

Orbitofrontal-Striatal Structural Alterations Linked to Negative Symptoms at Different Stages of the Schizophrenia Spectrum

2020· article· en· W3107476337 sur OpenAlexafffund
Matthias Kirschner, André Schmidt, Benazir Hodzic-Santor, Achim Burrer, Andrei Manoliu, Yashar Zeighami, Yvonne Yau, Nooshin Abbasi, Anke Maatz, Benedikt Habermeyer, Aslan Abivardi, Mihai Avram, Felix Brandl, Christian Sorg, Philipp Homan, Anita Riecher‐Rössler, Stefan Borgwardt, Erich Seifritz, Alain Dagher, Stefan Kaiser

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMcGill University
Mots-clésSchizophrenia spectrumSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyClinical psychologyOrbitofrontal cortexPsychiatryNeuroscienceMedicinePsychosisCognitionPrefrontal cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Negative symptoms such as anhedonia and apathy are among the most debilitating manifestations of schizophrenia (SZ). Imaging studies have linked these symptoms to morphometric abnormalities in 2 brain regions implicated in reward and motivation: the orbitofrontal cortex (OFC) and striatum. Higher negative symptoms are generally associated with reduced OFC thickness, while higher apathy specifically maps to reduced striatal volume. However, it remains unclear whether these tissue losses are a consequence of chronic illness and its treatment or an underlying phenotypic trait. Here, we use multicentre magnetic resonance imaging data to investigate orbitofrontal-striatal abnormalities across the SZ spectrum from healthy populations with high schizotypy to unmedicated and medicated first-episode psychosis (FEP), and patients with chronic SZ. Putamen, caudate, accumbens volume, and OFC thickness were estimated from T1-weighted images acquired in all 3 diagnostic groups and controls from 4 sites (n = 337). Results were first established in 1 discovery dataset and replicated in 3 independent samples. There was a negative correlation between apathy and putamen/accumbens volume only in healthy individuals with schizotypy; however, medicated patients exhibited larger putamen volume, which appears to be a consequence of antipsychotic medications. The negative association between reduced OFC thickness and total negative symptoms also appeared to vary along the SZ spectrum, being significant only in FEP patients. In schizotypy, there was increased OFC thickness relative to controls. Our findings suggest that negative symptoms are associated with a temporal continuum of orbitofrontal-striatal abnormalities that may predate the occurrence of SZ. Thicker OFC in schizotypy may represent either compensatory or pathological mechanisms prior to the disease onset.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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